Hoe kunnen houdbaarheidsdata betrouwbaar worden herkend in de productie?

De automatische detectie van houdbaarheidsdata (BBD) is een centraal onderdeel van moderne productie- en verpakkingslijnen. Het wordt gebruikt voor kwaliteitsborging, traceerbaarheid en procesautomatisering.
Het lezen van deze gegevens stelt echter hoge eisen aan beeldverwerkingssystemen: veranderende verpakkingsmaterialen, reflecterende oppervlakken, variabele lettertypes en korte cyclustijden maken de detectie van houdbaarheidsdata tot een echte uitdaging.

Met intelligente, op AI gebaseerde beeldverwerkingssystemen, zoals de wenglor Smart Camera B60, kan deze taak nu betrouwbaar, snel en stabiel worden opgelost – zelfs onder de moeilijkste omstandigheden.

AI-gebaseerde beeldverwerking herkent automatisch houdbaarheidsdata op producten
Geautomatiseerde BBD en batch-etikettering in productielijnen

1. korte cyclustijden – snelheid is cruciaal

Uitdaging:

In sterk geautomatiseerde productielijnen verlopen processen met zeer korte cyclustijden. Of het nu gaat om sorteren, verpakken of kwaliteitscontrole – de houdbaarheidsdatum en andere productgegevens zoals batch- of serienummers moeten in realtime herkend en verwerkt worden.
Elke vertraging in de tekstherkenning kan de hele productiestroom vertragen of zelfs leiden tot stilstand.

Oplossing:

De wenglor Smart Camera B60 met geïntegreerd Deep OCR-algoritme maakt snelle en nauwkeurige tekstherkenning mogelijk, zelfs bij hoge bandsnelheden.
Het AI-gebaseerde algoritme is in staat om verschillende lettertypes, vage afdrukafbeeldingen en veranderende lichtomstandigheden betrouwbaar te herkennen – in realtime.
Dit houdt de productlijn efficiënt zonder kwaliteitsverlies in de gegevensherkenning.

2. reflecterende of transparante folies – duidelijke zichtbaarheid ondanks glans

Diepe OCR herkent houdbaarheidsdata en batchnummers op verpakkingen in realtime
AI-ondersteunde tekstherkenning voor houdbaarheidsdata

Uitdaging:

Veel verpakkingen zijn gemaakt van glanzende of transparante folies. Deze veroorzaken reflecties die de houdbaarheidsdatum die erop gedrukt staat onleesbaar kunnen maken.
Daarnaast kunnen kreukels, uitrekking of vervorming leiden tot vervormde tekens en conventionele OCR-systemen snel tot het uiterste drijven.

Oplossing:

De combinatie van Machine Vision-camera’s, een Machine Vision Controller of de Smart Camera B60 met gerichte verlichtingstechnologie zorgt voor een duidelijk zicht op de hoofdzaken.
Het gebruik van diffuse verlichting en polarisatiefilters vermindert effectief storende reflecties.
De Deep OCR-module in de uniVision 3 software herkent ook vervormde of gedeeltelijk verborgen tekens – zelfs op glanzende, reflecterende of gegolfde folies.
Het resultaat: betrouwbare herkenning van datuminformatie, zelfs onder moeilijke licht- en materiaalomstandigheden.

3. Contrasten en achtergrondkleuren veranderen – moeilijke leesomstandigheden op ronde voorwerpen

Uitdaging:

BBD’s worden vaak afgedrukt op yoghurtpotten, blikjes of plastic verpakkingen op gebogen, glanzende of van kleur veranderende achtergronden.
Conventionele systemen falen vaak door zwakke contrasten, vervormde belettering of wisselende afdrukkwaliteit.

Oplossing:

De Smart Camera B60 met geïntegreerde Deep OCR-functie herkent zelfs moeilijk leesbare tekens stabiel en betrouwbaar – ongeacht de positie van het lettertype, het contrast of de achtergrondkleur.
In combinatie met aangepaste verlichtingstechnologie en individueel instelbare belichting compenseert het systeem automatisch fluctuaties in helderheid.
Dit betekent dat de BBD ook duidelijk en ondubbelzinnig wordt herkend op gebogen oppervlakken zonder de productiestroom te belemmeren.

4. gestructureerde oppervlakken – betrouwbare detectie ondanks korrel

Uitdaging:

Het is bijzonder moeilijk om batchnummers te herkennen op gestructureerde of natuurlijke oppervlakken, zoals houten verpakkingen of parketmaterialen.
Korrels, poriën of oneffenheden kunnen de afdruk overlappen of het lettertype vervormen.
Een duidelijke herkenning van de productie- of vervaldatum is echter cruciaal voor de kwaliteitsborging, vooral voor materialen die verder worden verwerkt of opgeslagen.

Oplossing:

De Smart Camera B60 herkent tekst, zelfs op onregelmatige oppervlakken met een laag contrast.
Dankzij krachtige diepe OCR-algoritmen en flexibel instelbare parameters in de uniVision 3 software kunnen zelfs vaag gedrukte tekens betrouwbaar worden vastgelegd.
Het gebruik van infraroodverlichting betekent dat de houtnerf specifiek wordt gemaskeerd, omdat IR-licht diepere structuren minimaliseert en storende reflecties vermindert.
Het resultaat: duidelijke gegevensherkenning, zelfs op uitdagende, natuurlijke materialen.

Conclusie: AI-gebaseerde beeldverwerking maakt houdbaarheidsdetectie een betrouwbaar proces

Van glanzende films tot gestructureerde oppervlakken – de betrouwbare detectie van houdbaarheidsdata stelt hoge eisen aan industriële beeldverwerking.
Met de Smart Camera B60 en uniVision 3 software biedt wenglor een complete oplossing die snelheid, precisie en flexibiliteit combineert:

  • Diepe OCR voor stabiele tekstherkenning met variabele lettertypen en achtergronden
  • Geoptimaliseerde verlichting tegen reflecties, rimpels en structurele defecten
  • Real-time verwerking voor gebruik in snelle productielijnen

Dit maakt van BBD-detectie een robuust, volledig geautomatiseerd proces dat de kwaliteit en efficiëntie in de productie duurzaam verbetert.

Auteur

Foto van Max Mustermann

Max Mustermann

Functie